import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Stack;

public class Sort {
    private static void swap(int[] array, int i, int j) {
        int temp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = temp;
    }

    /**
     * 插入排序
     * 时间复杂度：
     * 最好情况下：O(n)  ->  数据有序的情况下  1 2 3 4 5
     * 最坏情况下：O(n^2) -> 数据逆序的情况下  5 4 3 2 1
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定的排序
     * 一个本身就稳定的排序 可以实现为不稳定
     * 但是一个本身就不稳定的排序 不可能实现为稳定的排序
     * 当数据越有序的时候  直接插入排序的效率越高
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int j = i - 1;
            int temp = array[i];
            while (j >= 0 && temp < array[j]) {
                array[j + 1] = array[j];
                array[j] = temp;
                j--;
            }
        }
    }


    /**
     * 希尔排序
     * 每组进行插入排序
     * 时间复杂度：O(n^1.25 - n^1.5)  -> n^1.3不确定
     * 空间复杂度：O(1);
     * 稳定性：不稳定；
     */
    private static void shell(int[] array, int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int temp = array[i];
            int j = i - gap;
            while (j >= 0 && temp < array[j]) {
                array[j + gap] = array[j];
                array[j] = temp;
                j -= gap;
            }
        }
    }

    //分组操作
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            gap /= 2;
            shell(array, gap);
        }
    }

    /**
     * 选择排序
     * 时间复杂度:O(N*logN) 对数据不敏感 无论数据原本是有序还是无序 都是这个表达式
     * 空间复杂度:O(1)
     * 稳定性:不稳定
     */

    public static void selectSort1(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < array.length; j++) {
                if (array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array, minIndex, i);
        }
    }

    public static void selectSort2(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length - 1;
        while (left < right) {
            int minIndex = left;
            int maxIndex = right;
            for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
                if (array[i] < array[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
                if (array[i] > array[maxIndex]) {
                    maxIndex = i;
                }
            }
            swap(array, minIndex, left);
            //此时特殊处理首元素是最大的元素
            if (maxIndex == left) {
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array, maxIndex, right);
            left++;
            right--;
        }
    }

    /**
     * 堆排序
     * 时间复杂度 O(N*logN)对数据不敏感  不管有序无序都是这个表达式
     * 空间复杂度 O(1)
     * 稳定性 不稳定排序
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
        createBigHeap(array);
        //构建大根堆
        int end = array.length - 1;
        //标记末尾位置
        while (end > 0) {
            swap(array, 0, end);
            shiftDown(array, 0, end);
            //此时向下调整不包含最后一个元素
            end--;
        }
    }

    private static void createBigHeap(int[] array) {
        for (int i = (array.length - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--) {
            shiftDown(array, i, array.length);
        }
    }

    private static void shiftDown(int[] array, int parent, int len) {
        int child = 2 * parent + 1;
        while (child < len) {
            if (child + 1 < len && array[child] < array[child + 1]) {
                child = child + 1;
            }
            if (array[child] > array[parent]) {
                swap(array, parent, child);
                parent = child;
                child = 2 * parent + 1;
            } else {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 冒泡排序
     * 时间复杂度：O(N^2) 对数据不敏感  有序 无序都是这个复杂度！
     * 空间负责度：O(1)
     * 稳定性：稳定的排序
     * 加了优化之后，时间复杂度可能会变成O(n)
     */

    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            boolean flag = false;
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if (array[j] > array[j + 1]) {
                    swap(array, j, j + 1);
                    flag = true;
                }
            }
            if (!flag) {
                //如果没有进行swap操作 说明数据已经有序
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 时间复杂度：
     *     O(n*logN)[最好情况了]   O(N^2)[数据是有序的 或者是逆序的 ]
     *
     * 空间复杂度：O(logN)[好的情况]  O(n) [不好的情况]
     * 稳定性：不稳定排序
     */

    //划分元素方法
    //1.hoare法
    public static int parttion1(int[] array, int left, int right) {
        int key = left;
        int temp = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= temp) {
                right--;
            }
            while (left < right && array[left] <= temp) {
                left++;
            }
            swap(array, left, right);
        }
        swap(array, key, left);
        return left;
    }

    //2.挖坑法
    public static int parttion2(int[] array, int left, int right) {
        int temp = array[left];
        //先在第一个位置挖一个坑 temp保存这个坑的元素
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= temp) {
                right--;
            }
            array[left] = array[right];//把小的放进坑里 此时right位置就是另一个坑
            while (left < right && array[left] <= temp) {
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = temp;//把最后一个坑填起来
        return left;
    }

    //3.双指针法
    public static int parttion3(int[] array, int left, int right) {
        int slow = left;
        int fast = left + 1;
        //定义快慢指针 并初始化
        while (fast <= right) {
            //当快指针为最后一个元素时循环结束
            if (array[fast] < array[left] && array[++slow] != array[fast]) {
                //第一个条件保证快指针fast指向的元素小于我们的key元素
                //第二个条件和++slow交换是因为 slow之前的元素都是小于key的
                //当第一个条件成立时 第二个条件不执行 也就是在这次循环中 slow不进行++操作
                //当两个条件都成立时 此时slow的下一个元素 就是一个大于key的元素 但是这个元素还不可以是fast指向的元素
                //即if条件的原因
                swap(array, fast, slow);
                //交换元素
            }
            fast++;
        }
        swap(array, left, slow);
        //此时key的位置已经确定 即slow此时指向的位置
        //因为slow之前的元素都是小于key slow之后的元素都是大于key
        return slow;

    }

    /**
     * 优化1：对key值的取法
     * 三数取中法
     */
    private static int threeNumber(int[] array, int left, int right) {
        int mid = (left + right) / 2;
        if (array[left] < array[right]) {
            if (array[mid] < array[left]) {
                return left;
            } else if (array[mid] > array[right]) {
                return right;
            } else {
                return mid;
            }
        } else {
            if (array[mid] < array[right]) {
                return right;
            } else if (array[mid] > array[left]) {
                return left;
            } else {
                return mid;
            }
        }
    }

    /**
     * 优化2:对规模较小时的优化
     * 对规模较小时可以采用插入排序来操作
     */
    private static void insertSort2(int[] array, int left, int right) {
        for (int i = left + 1; i <= right ; i++) {
            int temp = array[i];
            int j = i - 1;
            while(j >= left && array[j] > temp){
                array[j + 1] = array[j];
                array[j] = temp;
                j--;
            }
        }

    }

    private static void quick(int[] array, int start, int end) {
        if (start >= end) {
            return;
        }
        if(end - start + 1 <= 20){
            insertSort2(array,start,end);
            return;
        }
        int mid = threeNumber(array,start,end);
        swap(array,mid,start);
        int pivot = parttion2(array, start, end);
        quick(array, start, pivot - 1);
        quick(array, pivot + 1, end);
    }

    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array, 0, array.length - 1);
    }


    /**
     * 非递归实现快排
     */
    public static void quickSort1(int[] array){
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        int start = 0;
        int end = array.length - 1;
        if(end - start <= 20){
            //直接插入排序
            insertSort2(array,start,end);
            return;
        }

        //三数取中
        int mid = threeNumber(array,start,end);
        //把中间值交换到key位置
        swap(array,mid,start);
        int pivot = parttion1(array,start,end);
        //已经排好序的一个元素
        if(pivot > start + 1){
            stack.push(start);
            stack.push(pivot - 1);
        }
    }

    /**
     * 归并排序
     * 时间复杂度：O(N*logN)
     * 空间复杂度：O(N)
     * 稳定性：稳定的排序
     */
    private static void merge(int[] array, int left,int mid, int right){
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid + 1;
        int e2 = right;
        int[] tempArr = new int[right - left + 1];
        int k = 0;
        //记录tempArr数组的下标
        while (s1 <= e1 && s2 <= e2){
            if(array[s1] <= array[s2]){
                tempArr[k++] = array[s1++];
            }else{
                tempArr[k++] = array[s2++];
            }
        }
        while (s1 <= e1){
            tempArr[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= e2){
            tempArr[k++] = array[s2++];
        }
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            array[i + left] = tempArr[i];
        }
    }
    private static void mergeSortFunc(int[] array, int left, int right){
        if(left >= right){
            return;
        }
        int mid = (left + right) / 2;
        mergeSortFunc(array,left,mid);
        mergeSortFunc(array,mid + 1,right);
        //合并
        merge(array,left,mid,right);
    }
    public static void mergeSort(int[] array){
        mergeSortFunc(array,0,array.length - 1);
    }

    /**
     * 计数排序
     *
     */

    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {9, 56, 87, 45, 236, 5, 8, 6, 489, 521, 45, 236, 57, 685, 41, 256, 351, 256, 2145, 55, 658, 11, 24, 35};
        //insertSort(array);
        //shellSort(array);
        //selectSort2(array);
        //heapSort(array);
        //bubbleSort(array);
        quickSort(array);
        for (int j : array) {
            System.out.print(j + " ");
        }
    }


}
